２年間であなたのデータサイエンススキルをアップさせる８つの方法(2/2)

１．２年間であなたのデータサイエンススキルをアップさせる８つの方法(2/2)まとめ

・2年間と期限を決めてコアスキルを集中的に習得する
・INPUTとOUTPUTをバランスよくこなしつつ実務に近いスキルを伸ばしていく
・2年間が経過してそれなりのレベルになっても常に学び続ける事

２．INPUTとOUTPUTをバランス良く学習する

以下、www.kdnuggets.comより「8 Ways to Improve Your Data Science Skills in 2 Years」の意訳です。元記事の投稿は、2017年11月、Kayla Matthewsさんによる投稿です。年初はこういった新しい事を始めるためのヒント的な話が気になりますね。前半からの続きです。

ステップ2：すばやく習得する
2年。 2年間は、学習、教育、および訓練に集中するために費やすべき最大時間です。業界未経験であれば、それより早く業界に入ることもできます。しかし重要な事は、実務経験なしに2年以上学習する事は誰も欲しないであろうということです。それがまさにこのガイドが2年間で最も有益なスキルを磨くことに焦点を合わせている理由です。目標は、あなたの知識とスキルを磨くために週に約15から20時間を捧げることです。これを行うにはいくつかの方法があります。

１）Coursera、Treehouse、Lynda、およびCodeSchoolなど、習得したいスキルに焦点を当てたオンラインコースを受講してください。コースは必ずしもデータサイエンスに関連している必要はありません。Pythonのような関連言語のプログラミングコースも良いでしょう。

２）データサイエンスについてできる限り多くの読書をしてください。読書対象には学術論文、教科書、その他の教材、さらには最新の業界レポートが含まれます。

３）データサイエンスまたは開発コミュニティに参加してください。沢山の選択肢があります。コミュニティが共有する資料や投稿に注意を払い、最も重要なディスカッションに参加するようにしてください。あなたはあなたの仲間からたくさん学ぶことができます。

４）可能であれば、業界で働いているか、データサイエンスの経験があるメンターを見つけてください。これには、プログラマーと開発者、データ科学者、統計学者、エンジニアなどが含まれます。彼らと定期的に会い、質問をし、そして彼らの経験を聞いてください。

５）UCI Machine Learning Repositoryを定期的に訪問し、データ分析の問題にチャレンジしてください。R、エクセルなどのプラットフォームがあなたの友達です。回答に制限時間以上の時間がかかってしまっても落胆する必要はありませんる場合はお勧めできません。慣れれば、あなたの回答速度は上がっいくでしょう。

６）スクリプト、データの前処理、タスクの自動化にこだわり、フレームワークやデータベースをなるべく使いましょう。これにより、自分自身でアルゴリズムやコードを作成するのに必要な時間が最小限になり、データサイエンスと機械学習に費やす時間を増やす事ができます。

７）機械学習、データサイエンス、分析、または基本的な統計を扱う初級レベルの仕事を得ましょう。データ移行は、初心者または初心者のデータ科学者にとっては素晴らしい機会です。あなたはこれらのプロジェクトであなた基礎知識を築くことができ、そしてあなたが基礎を理解すればこれらのタスクのいくつかを簡単に自動化することができます。

８）興味のあるオープンソースのデータサイエンスや機械学習プロジェクトに参加してください。それをあなたの自由な時間に楽しむことができる趣味やサイドプロジェクトとしましょう。

また、可能な場合は、掘り下げて、より一般的なデータサイエンスツールのいくつかを使い始めてください。入社する頃には、職場で使用されているソフトウェアプラットフォームに関する基本的な知識と経験を既に習得しているでしょう。

ステップ３　成長を止めない
あなたがどれほど仕事をし、どれほど学んでも、あなたは2、3年でエキスパートになることは決してないという事を理解することは重要です。それは実現可能な目標ではありません。しかし、それはあなたがあなたのスキルを成長させ、向上させ続けるために努力するべきではないという意味ではありません。正反対です。

たとえあなたが2年の訓練を受けた後でも – 2年間は信じられないかもしれませんがとても速く過ぎさります – あなたは新しい分野であなたのスキルと経験を伸ばし続けたいと思うでしょう。新しいことを学びたいという気持ちがなくても、問題ありません。自分の現在のスキルやプロジェクトを常にトップレベルに保っていることを確認してください。

少し冗長に聞こえますが、開発コミュニティや機械学習のコミュニティに関わり続け、新しいコースやオンラインリソースに耳を傾けてください。

例えば2006年から2016年にかけて、一般的なデータサイエンティストの呼称は単なる「データまたはビジネスアナリスト」から、データサイエンティスト、ビジネスアナリスト、ビッグデータスペシャリスト、機械学習スペシャリスト、データビジュアライゼーションエキスパートなどに多様化しました。主要なブランドや組織がこのテクノロジを採用し、新しい機械学習とデータサイエンスのイニシアチブを導入するにつれて、その成長は今までになく急速に進んでいます。

簡単に言えば、それは成長を継続し、より広範なトピックとスキルセットにおいてより熟練し、より経験豊かになるように業界の専門家にもっとプレッシャーをかけるでしょう。

それはつまり、あなたがあなたのコアスキルと知識をトップレベルに維持しなければならないことを意味します。

どんな事があっても、成長を止めないで学習を続けてください。

そうでなければ、いずれは業界の片隅に追いやられてしまうでしょう。

(２年間であなたのデータサイエンススキルをアップさせる８つの方法(1/2)からの続きです)